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Enregistrement W2058094120 · doi:10.1167/10.7.1397

The effects of aging on surround modulation of backward contrast masking

2010· article· en· W2058094120 sur OpenAlexaff
L. E. Farber, A. B. Sekuler, P. J. Bennett

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasking (illustration)Contrast (vision)Backward maskingAudiologyPsychologyPhysicsOpticsNeuroscienceMedicineArtPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saarela and Herzog (J Vis, 2008, 8(3):23, 1-10) measured backward masking for a centrally-viewed Gabor target that was produced by a small central mask that overlapped the target, a surround annulus mask, and a large combination mask (i.e., centre plus surround). Interestingly, they found that significantly less masking was produced by the combined mask than the central mask, even though the surround mask produced little masking on its own. One interpretation of this result is that the surround reduced the effectiveness of the central mask. The current study examined whether this non-linear interaction between centre and surround masks is affected by aging. Detection thresholds were measured for a Gabor target (duration=80 ms) in five younger (∼25 years) and older (∼69 years) subjects. The target was preceded or followed by surround, central, or combination masks. Thresholds were measured using surround, central, and combination masks that were displayed for 200 ms at five SOAs relative to target onset. The target and masks were 4 cpd and had a horizontal orientation. Mask contrast was 0.4; a baseline, no-mask condition also was included. Significant masking was obtained in both age groups, and the combined mask produced less masking than the central mask. However, the temporal pattern of masking across target-mask SOA differed noticeably between groups. Our results suggest strong centre-surround interactions exist in older subjects, but that the temporal properties of these interactions change with age.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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